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场景描述 本方案适用于使用弹性高性能计算 EHPC和文件存储NAS来搭建基础环 境，运行药物筛选应用AutodockVina 的场景中，这里采用批处理方式来提交 作业，并可以可视化计算结果。 方案架构 1.计算之前，将数据通过互联网/闪电立方/高速通道上传到阿里云OSS 2.计算时，将数据从OSS拉取到文件共享存储NAS上 3.计算时，在EHPC集群上进行，计算节点从NAS上读写数据 • 容量型NAS：低成本，大容量 • 性能型NAS：适合高IOPS应用，作为临时目录 • CPFS：适合超大规模，并行度极高的作业 4.计算节点： • 如果对计算时间不敏感，希望低成本运算，可选ECS实例 • 如果时效性要求高，建议采用SCC超级计算集群 5.可视化 • 如果可视化部分计算量不大，可以采用EHPC自带的可视化服务 解决问题 1.使用EHPC运行药物筛选应用 2.使用nas存储计算数据 3.使用OSS保存计算结果 • 通过分子对接（moleculardocking）模拟计算进行药物筛选，是模拟小分子配体和生物大分子受体的 相互作用，预测配体和受体的结合模式和亲和力。 • 通常，有很多已有的配体库，如商业化的Specs、Enamine和ChemDiv化合物库。提供大量配体，模 拟计算就是计算这些配体和给定受体的相互作用。 • 每次模拟计算通常处理一个配体和一个受体，不同配体之间没有依赖，因此可以同时大规模并行处 理。 本解决方案同样适用于有批量、高并发处理需求的其它生物、医药等场景。 产品列表 弹性高性能计算E-HPC 文件存储NAS 对象存储OSS

当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉

疫情态势分析和防控任务迫在眉睫，如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题，阿里云polardb for PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建，有效助力疫情防。 方案优势： 1、性能优越：Ganos作为自研的时空数据库引擎，相比postgis性能更优秀。 2、安全稳定：故障自动切换自愈，资源隔离，多副本存储。 3、简单易用：开箱即用，兼容postgresql，打通quickbi快速搭建数据分析展示。 4、功能强大：相比postgis在时空模型上做了较多扩充，支持几何模型，栅格模型，网络模型，时空轨迹模型，点云模型，拓扑网络模型。

概述 随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模拟用户已做单元化改造后的数据双向同步，数据库采用双主架构，本地写本地读，同时又保证双库的数据一致性，为业务增加可用性和灵活性。 适用场景 数据库双向同步 数据库全局ID不冲突 双活架构的数据库建设问题 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤： 方案优势 DTS双向同步，采用独立模块避免数据同步占用系统资源。 奇偶ID涉及，避免数据冲突。 DTS多种处理冲突的方式供业务选择。 安全：原生的多租户系统，以项目进行隔离，所有计算任务在安全沙箱中运行。

阿里云提供基础设施服务，能够以高可用、高容错且经济实惠的方式将Exchange Server部署在云上。通过在 阿里云上部署，可以获得Exchange Server的功能以及阿里云天然灵活性和安全性。

场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化

本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程，数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎，实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute

场景描述 适合利用容器服务Kubernetes版上的工作流 引擎进行大规模基因测序的场景。阿里云工作流 引擎基于开源项目Argo实现，支持并发、循环、 重试等多种执行策略。典型的基因计算过程会把 数据分批进行计算，按照规定好的步骤依次完成 计算，这符合工作流的特点：多层次，有向无环 图。 解决问题 1.基因计算如何构建工作流 2.容器服务Kubernetes版结合 共享文件存储NAS提供数据 服务 3.构建单POD工作流 产品列表 容器服务Kubernetes版 文件存储NAS

场景描述 阿里云为了满足大数据场景下的存储需求，在云 上推出了本地盘D1机型，这个系列提供了本地 盘而非云盘作为存储，提高了磁盘的吞吐能力， 发挥Hadoop的就近计算优势。阿里云EMR 产品针对本地盘机型，推出了一整套的自动化运 维方案，帮助用户方便可靠地使用本地盘机型， 不需要关注整个运维过程同时数据的高可靠和 服务的高可用。 解决问题 1.云盘多份冗余数据导致成本高 2.磁盘吞吐量不高 3.节点的高可靠分布问题 4.本地盘与节点的故障监控问题 5.数据迁移时自动决策问题 6.自动故障节点迁移与数据平衡问题 产品列表 EMR(E-MapReduce) 本地盘 VPC

本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。

场景描述 1.游戏行业有结构化和非结构化数据融合分 析需求的客户。 2.游戏行业有数据实时分析需求的客户，无法 接受T+1延迟。 3.对数据成本有一定诉求的客户，希望物尽其 用尽量优化成本。 4.其他行业有类似需求的客户。 方案优势/解决问题 1.秒级实时分析：依托ADB计算密集型实例， 秒级监控DAU等数据，为广告投放效果提 供有力的在线决策支撑。 2.高效数据融合分析：打通结构化和非结构化 数据，支撑产品体验分析；广告买量投放效 果实时（分钟级）分析，渠道的评估更准确。 3.低成本：DLA融合冷数据分析+ADB存储密 集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分 析，在满足各种分析场景需求的同时，有效 地降低的客户的总体使用成本。 4.学习成本低：DLA和ADB兼容标准SQL语 法，无需额外学习其他技术。 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDSMySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADS 数据湖分析DLA、QuickBI

场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服务 进行数据分析，帮助提升运维、运营效率， 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户，推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输；针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况，可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN

场景描述 业务运营活动是电商行业开展业务必不可少的 手段，但大流量带来的系统可用性、优惠券带来 的“薅羊毛”等问题屡见不鲜，都会影响到运营 效果、甚至出现负面影响。阿里云基于集团电商 业务多年的运营经验，为云上客户提供完整的电 商网站运营期间的防护方案。 解决问题 1.保障业务运维活动系统稳定运行 2.防止“薅羊毛” 3.运营优惠给到真实的客户 产品列表 爬虫风险管理 风险识别 DDoS防护包

场景描述 本实践适用于使用弹性高性能计算EHPC+ 对象存储OSS运行仿真软件进行模型仿真 的场景中，这里运行的是LAMMPS这款开 源的仿真软件，数据通过OSS上传。 解决问题 1.使用EHPC运行工业仿真软件 2.使用OSS存储数据和代码 3.可视化计算结果 产品列表 弹性高性能计算E-HPC 对象存储OSS

场景描述 本文介绍如何搭建一个完整的混合云渲染服务架构，本地与云端的网络以SSL-VPN方式进行互联。 解决问题 1、使用SSL-VPN构建本地网络与云上VPC环境的安全互联。 2、使用批量计算服务管理渲染计算集群，集群计算节点自动加入Deadline资源池。 3、使用Deadline做渲染任务管理。 4、批量计算集群计算节点根据Deadline渲染任务自动扩容和收缩，资源管理自动化。 产品列表 1、云服务器ECS 2、GPU云服务器GPU 3、批量计算BCS 4、专有网络VPC 5、弹性公网IP 6、文件存储NAS

本实践通过云速搭构建一个基于 http(s)的负载均衡业务架构，实现终端浏览器发起http(s)请求后，经过 ALB 监听配置的转发规则，分别负载分担到后端 ECS 服务器、CLB 和 ACK 集群。

场景描述 传统企业将VMware迁移到阿里云弹性裸 金属，利用云计算平台提供的弹性基础设 施，降低部分运维成本和学习成本，使用其 擅长的技术工具专注自身业务，实现线下业 务平滑迁移上云。 解决问题 1.VMware业务平滑迁移上云 2.集成云产品能力增强业务创新 3.降低混合云成本和复杂度 4.增强系统可用性 产品列表 EBM神龙 ECS NAS OSS ENI NAT EIP

随着越来越多的企业选择将业务系统上云，各种类型的数据如何便捷、平滑的迁移上 云，成了用户上云较为关注的点；业务上云后，因为业务或者其他方面调整等因素， 也存在如跨区域，跨账号等数据迁移的场景。针对以上需求，阿里云上提供了较为丰 富的工具（如ossimport）、服务(在线迁移服务)，旨在能够帮助客户便捷进行数据迁 移。 本文通过云架构设计工具CADT来快速创建云上基础资源，并以杭州区域来模拟线 下IDC（或友商），深圳区域模拟阿里云云上资源。通过云上的工具命令、服务来提 供常见数据迁移场景的最佳实践。

本文模拟了如下场景: 1. 线下 IDC 环境中部署了一个业务系统，业务是利用 wordpress 系统提供网站服务。 2. 本文详细介绍了如何将以上线下系统搬迁到云上， 包括如何在云上构建以上业务系统，如何迁移线下 系统到云上，如何割接。 3. 最后介绍了迁移上云后，如何部署安全系统。 解决问题 IDC 业务系统搬迁上云 云上构建业务系统 部署安全系统

场景描述 本文介绍线下IDC与云端通过专线构建混合云架构，自有K8S利用虚拟节点弹性调用ECI承载业务高峰期资源需求的最佳实践。 解决问题 混合云环境下，自有K8S集群注册至ACK，实现云端纳管。纳管K8S集群部署Virtual Node，使集群具备ECI资源调度能力。在以上环境中部署Web及离线作业应用，并使用ECI资源作为弹性资源池满足业务波峰需求。 产品列表 云服务器ECS 云架构设计工具CADT 专有网络VPC 访问控制RAM 云企业网CEN 弹性容器实例ECI Nat网关NAT 容器镜像服务ACR 负载均衡SLB 容器服务Kubernetes版ACK 弹性公网IPEIP